¿Qué es la orquestación de IA?

Además de los modelos de IA y los agentes de IA, los sistemas de IA también incluyen recursos computacionales, almacenes de datos y los flujos de datos y canalizaciones que transmiten datos a través de una organización. Muchos sistemas de IA conectan modelos con herramientas a través de interfaces de programación de aplicaciones (API).

Una orquestación eficaz de la IA agiliza el ciclo de vida de la IA de extremo a extremo en cada etapa. Las plataformas de orquestación automatizan los flujos de trabajo de IA, realizan un seguimiento del progreso hacia la finalización de las tareas, gestionan el uso de recursos, monitorizan el flujo de datos y la memoria y gestionan los eventos de error.

A medida que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y la IA generativa (IA gen) se vuelven más populares, las organizaciones están implementando técnicas de orquestación LLM para crear y mantener chatbots y otras aplicaciones de IA más capaces.

Con un sistema de IA unificado, las empresas se benefician de un mayor beneficio, escalabilidad, capacidad de respuesta y eficacia.

La orquestación de la IA funciona salvando las distancias entre los componentes de un flujo de trabajo de IA. Los tres pilares que facilitan la orquestación del flujo de trabajo de la IA son:

• Integración de la IA

• Automatización de la IA

• Gestión de la IA

La integración de la IA conecta herramientas de IA, bases de datos y otros componentes del sistema en una solución de IA.

Es crítico para la integración de la IA que existan canalizaciones de datos, los procesos automatizados que organizan, almacenan y mueven los datos a través de una organización. Los ingenieros de datos diseñan y construyen canalizaciones de datos para conseguir una transferencia de datos eficiente, una calidad de los datos fiable, facilidad de mantenimiento de datos y acceso para la integración y el análisis de datos. Los diagramas de flujo de datos son herramientas útiles que ilustran el movimiento de datos a través de una organización y son útiles a la hora de crear herramientas de IA.

La integración también abarca la comunicación y colaboración en tiempo real entre modelos de machine learning (ML), vinculándolos con herramientas a través de API para la llamada a funciones.

Las plataformas de orquestación permiten la creación de ecosistemas de IA que encadenan modelos en flujos de trabajo complejos para realizar de forma autónoma tareas de alto nivel que son demasiado exigentes para un modelo por sí solo.

La automatización es la realización de tareas sin intervención humana. Los procesos automatizados pueden variar desde un simple código "si-entonces" hasta flujos de trabajo completos de aplicaciones.

Muchas aplicaciones de IA automatizan alguna parte de un flujo de trabajo o proceso, lo que en teoría simplifica la vida del usuario. Por ejemplo, las aplicaciones de IA pueden resumir y traducir documentos, generar fragmentos de código, comprobar código y realizar investigaciones.

La automatización en la orquestación de la IA es el uso de herramientas de orquestación para automatizar los procesos relacionados con la IA y la toma de decisiones, como una llamada de función desde un LLM a una herramienta a través de su API.

Las plataformas de orquestación también pueden autogestionar el uso de la informática, priorizando la memoria y los recursos donde más se necesitan para atender demandas urgentes.

En otros casos, la automatización puede incluir mantenimiento como la plataforma monitoriza un sistema de IA por errores y otras pérdidas de rendimiento y luego aborda esos problemas. Los parches, las actualizaciones e incluso los nuevos modelos se pueden implementar automáticamente para minimizar las interrupciones en la experiencia del usuario o del cliente.

La gestión de la IA es esencial para el compromiso continuo de unaorganización con el gobierno de datos y la ética de la IA. Los casos de uso de orquestación en la gestión de IA abarcan la supervisión de todo el ciclo de vida de una aplicación de IA.

Los científicos de datos pueden obtener un beneficio del rendimiento en los flujos de trabajo del proceso de datos que proporcionan los datos limpios y fiables que los modelos de IA necesitan para obtener resultados precisos.

La gestión también es crucial para las obligaciones de seguridad, presentación de informes y cumplimiento de una organización. Una protección de datos sólida mantiene los compromisos de proteger los datos de los usuarios y, al mismo tiempo, mantiene a las empresas en línea con los requisitos legales.

Los agentes de IA son modelos singulares de machine learning que pueden planificar y ejecutar tareas de forma autónoma. La orquestación de IA es la integración de agentes de IA con otros modelos, herramientas y fuentes de datos para automatizar y gestionar sistemas de IA más grandes.

Imagine un agente de IA como un semáforo conectado a un sensor de flujo de tráfico. Este semáforo puede determinar de forma autónoma cuándo cambiar de color y realiza un trabajo razonable de gestión del flujo de tráfico en su intersección.

Sin embargo, no tiene idea de cuáles son las condiciones generales del tráfico en toda la ciudad, o incluso a una cuadra de distancia en el siguiente semáforo.

En las carreteras en las que los semáforos no están sincronizados o programados correctamente, el resultado suelen ser atascos, en los que los conductores impacientes someten a los residentes cercanos a la sinfonía de su frustración.

La herramienta de orquestación de la IA en este escenario sería el sistema que coordina la sincronización de los cambios de los semáforos para que los vehículos circulen sin problemas por las carreteras.

La orquestación de la IA ayuda a las empresas a aplicar la tecnología de la IA hacia la creación y la implementación de sistemas y aplicaciones que se escalan de manera eficiente, funcionan sin problemas y evitan interrupciones en el rendimiento. Los beneficios de la orquestación de la IA incluyen:

• Mayor escalabilidad

• Mejora de la eficiencia

• Mayor colaboración

• Mejora del rendimiento

• Gobierno y cumplimiento más fiables

Una de las principales preocupaciones que deben abordar las organizaciones a la hora de elaborar una estrategia de IA es cómo escalar los sistemas de IA con el crecimiento empresarial y los casos de uso cambiantes. La orquestación permite a las empresas adaptarse a los cambios en las demandas y los flujos de trabajo con los recursos adecuados en los lugares correctos.

Por ejemplo, los desarrolladores pueden usar Kubernetes para automatizar y administrar la implementación, la gestión y el escalado de las aplicaciones de IA basadas en contenedores. Las plataformas de orquestación asignan recursos dinámicamente en tiempo real para responder a las demandas y prioridades cambiantes a medida que las empresas crecen y las necesidades cambian.

La orquestación crea flujos de trabajo automatizados que eliminan la necesidad de tareas repetitivas y tediosas. Como ejemplo de cómo esta integración perfecta puede optimizar las prácticas empresariales, considere una situación en la que los empleados necesitan consultar regularmente los datos de la empresa.

Tradicionalmente, pueden consultar manuales, vídeos de formación y hojas de cálculo, o pedir a compañeros de otros departamentos que encuentren la información que necesitan.

Sin embargo, la IA ofrece soluciones alternativas. Los marcos de orquestación de código abierto, como LangChain, permiten construir aplicaciones de IA de forma modular, y algunas ofrecen interfaces low-code o no-code.

La generación aumentada por recuperación (RAG) conecta una base de datos con un LLM de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para crear un chatbot que da a los usuarios acceso a datos internos a través de instrucciones conversacionales. Las organizaciones pueden implementar una aplicación de este tipo para dar a los empleados un acceso eficiente a los datos que necesitan.

Al igual que otros tipos de plataformas basadas en la nube, las herramientas de orquestación proporcionan un espacio de trabajo centralizado en el que los equipos pueden colaborar tanto internamente como con otros equipos en proyectos. En lugar de mantener cada componente de una aplicación de IA en un silo separado, todas las partes interesadas del proyecto pueden trabajar juntas en el mismo entorno.

La mejora del intercambio de conocimientos y la colaboración de un espacio de trabajo único se extiende a la etapa posterior a la implementación del ciclo de vida de un producto de IA. Cuando surgen errores y otros desafíos, todos pueden trabajar en equipo para solucionar los problemas de manera eficaz.

La orquestación de la IA abre la puerta a una resolución de problemas más compleja porque permite a los creadores de aplicaciones de IA utilizar múltiples modelos, herramientas, fuentes de datos y otros activos.

Los modelos de IA son especialistas. Los algoritmos de machine learning están diseñados para realizar tareas específicas. La orquestación facilita la creación de un sistema de IA que aprovecha los puntos fuertes de varios modelos para afrontar los retos para los que están diseñados de forma única.

Por ejemplo, un modelo de visión artificial y un modelo de procesamiento del lenguaje natural pueden colaborar para escanear y resumir los documentos físicos. El primero "lee" el texto con reconocimiento óptico de caracteres, y el segundo entrega el resumen.

La resolución de problemas también se ve mejorada por las funciones de monitorización en tiempo real que ofrecen muchas herramientas de orquestación. Las organizaciones pueden utilizar los datos de rendimiento continuo para ajustar los flujos de trabajo, afinar los modelos para mejores resultados y ajustar los flujos de datos según sea necesario.

Las herramientas de orquestación de IA son el único punto de control para toda una aplicación, sistema o flujo de trabajo de IA. Con la capacidad de gestionar todos los componentes en un solo lugar, las organizaciones pueden garantizar mejor que sus iniciativas de IA cumplen los requisitos legales y normativos.

El estado del sistema de IA puede rastrearse y monitorizarse en tiempo real, lo que garantiza la comprensión y la transparencia de sus procesos mientras trabaja.

La transparencia es primordial para el uso responsable de la IA en la sanidad y otros sectores relacionados con los datos confidenciales, y las plataformas de orquestación pueden ayudar a que los sistemas de IA poco conocidos sean más explicables.

El gobierno y el cumplimiento fiables son especialmente importantes en los campos con normas de privacidad estrictas, como cuando se aplica la IA generativa en las finanzas, la medicina o el derecho.